dc.contributor.advisor | Kurth, Winfried Prof. Dr. | |
dc.contributor.author | Stiehm, Christoph | |
dc.date.accessioned | 2020-03-20T11:49:07Z | |
dc.date.available | 2020-03-20T11:49:07Z | |
dc.date.issued | 2020-03-20 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/21.11130/00-1735-0000-0005-1364-5 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-7775 | |
dc.identifier.uri | http://dx.doi.org/10.53846/goediss-7775 | |
dc.language.iso | eng | de |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject.ddc | 634 | de |
dc.title | Interconnection of a Forest Growth Model and a Structural Model for Young Poplar Trees (Populus spp.) | de |
dc.type | doctoralThesis | de |
dc.contributor.referee | Nagel, Jürgen Prof. Dr. | |
dc.date.examination | 2019-09-27 | |
dc.description.abstractger | Beim Anbau von schnellwachsenden Baumarten wie Pappel und Weide auf
landwirtschaftlichen Flächen in Kurzumtriebsplantagen stellt die
Standortwahl und die daran gebundene Ertragsprognose eine zentrale
Entscheidung für den Bewirtschafter dar. In Verbindung mit dem
Sortenaspekt besteht hier Forschungsbedarf zur Wechselwirkung von
Standort und Genotyp hinsichtlich der Wuchsleistung. Ziel dieser
Arbeit ist es, diese Fragestellungen auf mehreren Ebenen zu
betrachten. Dazu wurde ein Multiskalen-Ansatz gewählt, in dessen Rahmen
zwei Modellkomplexe entwickelt werden, um sie anschließend durch eine
Schnittstelle zu verbinden.
Der erste Komplex sieht dabei die Implementierung eines
Ertragssimulators vor, der das einzelbaumbasierte Wachstum und die
Mortalität in Abhängigkeit von Konkurrenz und Standortbedingungen
abbildet. Die Datengrundlage hierfür stellen Zuwachsdaten aus dem vom
BMEL geförderten ProLoc Verbundvorhaben dar. Dazu wird auf 18
Versuchsflächen zurückgegriffen, die auf einer breiten Amplitude
standörtlicher Eigenschaften angelegt wurden. Nach einem einheitlichem
Versuchsdesign wurden monoklonale Versuchsparzellen mit drei Pappel-
und zwei Weidenklonen (interspezifisch gekreuzte Hybride) in zwei je
dreijährigen Rotationen versuchstechnisch betreut und nach dem dritten
Jahr auf den Stock gesetzt. Basierend auf der Vorlage des
Waldwachstumssimulators BWINPro und der zugehörigen Programmbibliothek
TreeGross werden mehrere Modelle parametrisiert, die neben den
Überlebensraten nach der Pflanzung und dem Rückschnitt die
Höhenzuwächse in der ersten und zweiten Rotation schätzen. Mit dem
distanzunabhängigen Konkurrenzparameter “basal area of larger trees''
kann die Entwicklung innerhalb der Bestände abgebildet
werden. Hinsichtlich der Wuchsleistung auf Standortebene stellen sich
im Zuge der Variablenselektion die Parameter Pflanzdatum, nutzbare
Feldkapazität, Bodenzahl, Niederschlagssumme im Mai und Juni und
Mitteltemperatur im Juni und Juli als entscheidend heraus. Zur
Schätzung des Höhenzuwachses und der Überlebensrate nach Rückschnitt
wird die Baumhöhe vor der Ernte als unabhängige Variable genutzt. Der
Faktor Klon deutet innerhalb der Modelle zwar auf Unterschiede in den
Wachstumsvorgängen hin, Wechselwirkungen mit Standortvariablen können
jedoch nicht festgestellt werden. Fehlende Variablen wie der
durchschnittliche Gesamtzuwachs des Ertrags der Trockenmasse in t_atro
ha^-1 a^-1 werden über zusätzliche am Datensatz parametrisierte
Funktionen geschätzt. Die Einzelmodelle werden zu einem
Simulationsablauf verbunden und die Gesamtschätzgüte überprüft. In der
ersten Rotation können gute Ergebnisse erzielt werden mit quadrierten
Korrelationen der beobachteten und geschätzten Bestandesmittelhöhen
von 0.79. In der zweiten Rotation nimmt die Schätzgüte jedoch auf 0.53
ab. Es finden sich vereinzelte Standorte mit starken Abweichungen, als
problematisch werden die Tiefe der Bodenbeprobung und fehlende
erweiterte Informationen über den Wasserhaushalt vermutet.
Der zweite Modellkomplex beinhaltet ein Strukturmodell, für das sich
auf die Pappel-Genotpyen und die zweite Rotation beschränkt
wird. Zunächst wurden mehrere Messmethoden identifiziert, die geeignet
sind, die Baumarchitektur in Form von Geometrie und Topologie der
oberirdischen holzigen Biomasse sowie die Morphologie der Belaubung
hinsichtlich der Blattarchitektur und Blattform zu bestimmen. Für die
Verzweigungsarchitektur wurden ein manuelles Verfahren und ein
semi-automatisches Verfahren mit einem elektromagnetischen Digitizer
zur Bestimmung der Astkrümmung gewählt und angewandt. Die
Blattarchitektur wurde mit einem manuellen Verfahren gemessen. Die
Blattform konnte per Digitalisierung von eingesammelten Blättern
bestimmt werden. Im Zuge der Analyse der gewonnenen Daten werden
mehrere Modelle parametrisiert. Hierdurch können für Apikal- und
Lateralknospen die Austriebswahrscheinlichkeiten sowie die Dimension
und Orientierung im Raum von sich bildenden Trieben geschätzt
werden. Innerhalb der Modelle wird nach Haupt- und Nebenstämmen,
Verlängerungs- und Seitentrieben, Lang- und Kurztrieben und innerhalb
der Seitentriebe nach sylleptischen sowie regulären Trieben
differenziert. Der Ausgangspunkt ist hier die Schätzung die
Internodienanzahl je Trieb, die über die Trieblänge wiederum andere
Parameter wie den Verzweigungswinkel und die Krümmung
beeinflusst. Weitere Faktoren, die mehreren Modellen zugrunde liegen,
sind das Alter und die Verzweigungsordnung sowie der genotypische
Einfluss. Parameter wie die Belaubung und die Blattgröße lassen sich
mitunter durch die relative Höhe am Baum schätzen. Die Blattform
wiederum wird durch Konturpunkte bestimmt, deren Koordinaten in
Abhängigkeit von der Blattlänge berechnet werden. Im Rahmen der
Analyse dieser Modelle stellen sich geringe Unterschiede in der
Struktur zwischen den Klonen heraus. Ausnahmen stellen die Krümmung
und Verzweigungswinkel der Seitentriebe für einen der Klone dar, bei
dem die Modelle den beobachtbaren schlankeren Habitus gut
reproduzieren. Deutliche Unterschiede ergeben sich auch bei den
Blattformen, die die Blattformen der zugrundeliegenden Elternspezies
der Hybride wiedergeben. Die einzelnen Modellfunktionen werden
anschließend als Gesamt-Strukturmodell in der Modellplattform GroIMP
implementiert. Das erhaltene Modell kann in Jahresschritten die
Entwicklung der Baumstruktur für jeden der drei Klone
abbilden. Wahlweise können beliebig große Bestände simuliert werden,
die durch stochastische Komponenten im Modell über eine realitätsnahe
Variabilität der Baumgrößen verfügen.
Die Verbindung der beiden Modellkomplexe wird durch eine Schnittstelle
realisiert, die den Import von Einzelbaumdaten aus dem Ertragsmodell
in das Strukturmodell vorsieht. Zwei weitere Modelle werden
parametrisiert, um für das Strukturmodell die Internodienanzahl aus
der Trieblänge als jährliche Höhenzuwächse des Ertragsmodells
ermitteln zu können und das Wachstum der Nebenstämme an den Hauptstamm
anzupassen. Darüber hinaus können die vom Ertragssimulator erzeugten
Ausfälle in den Beständen berücksichtigt werden.
Zukünftige Forschungsarbeiten werden zeigen, inwiefern das hier
entwickelte Ertragsmodell durch eine Validierung mit Daten aus anderen
Versuchen weiterentwickelt werden kann, um auch tiefere Bodenschichten
mit einzubeziehen. Das Strukturmodell könnte durch Einbau eines
Physiologiemoduls zu einem vollständigen
Funktions-Struktur-Pflanzenmodell ausgebaut werden. Durch die
Erweiterung der Schnittstelle zur Rückgabe von Daten vom
Strukturmodell zum Ertragsmodell wäre auch eine Verbesserung der
Schätzgüte z.B. durch erweiterte Möglichkeiten zur Modellierung der
Konkurrenzverhältnisse vorstellbar. | de |
dc.description.abstracteng | When planting fast-growing tree species such as poplars and willows on
agricultural land in short rotation coppice plantations, site
selection and the associated yield potential pose a central decision
for the practitioner. In connection with the cultivar aspect there has
been a need for research on the interaction between site and genotype
in terms of growth performance. The aim of this work is to examine
these questions on several levels. For this purpose, a multi-scale
approach was chosen in the framework of which two model complexes are
developed which are then connected by an interface.
The first model complex incorporates the implementation of a yield
simulator which depicts single tree based growth and mortality as a
function of competition and site conditions. The data basis for this
is growth data from the joint research project ProLoc funded by the
BMEL. For this purpose, 18 trial sites are chosen which were initiated
on a broad amplitude of environmental conditions. Following a uniform
experimental design, monoclonal trial plots with three poplar and two
willow clones (interspecific crossed hybrids) were supervised in two
tri-annual rotations and cut back after the third year. Based on the
model of the forest growth simulator BWINPro and the associated
TreeGross program library, several models are parameterized which, in
addition to the survival rates after planting and harvest, estimate
the height increment in the first and second rotation. With the
distance-independent competition index ``basal area of larger trees''
the development within the stands can be predicted. Regarding the
growth performance on the site level, the parameters of planting date,
available water capacity, German agricultural soil quality rating, sum
of precipitation in May and June and mean temperature in June and July
are identified as influential by variable selection. To estimate the
height increment and survival after pruning, tree height before
harvest is regarded as an independent variable. The factor clone indicates
differences in the growth processes within the models but interactions
with site variables can not be determined as significant. Missing
variables such as the mean annual increment in dry matter yield in
oven-dry tons ha^-1 a^-1 are estimated by additional functions
parameterized with the dataset. The individual models are connected
to a simulation procedure and the overall predictive power is
assessed. Good results can be achieved for the first rotation with
squared correlations of the observed and estimated mean stand height
of 0.79. However, in the second rotation the estimation quality
decreases to 0.53. There are single sites with considerable
deviations. The depth of the soil sampling and missing extended
information on the water supply are suspected as problematic here.
The second model complex includes a structural model focused on the
poplar genotypes and the second rotation. First, several measuring
methods were identified which are deemed suitable for determining the
tree architecture in terms of geometry and topology of the
above-ground woody biomass, as well as the morphology of foliage in
terms of leaf architecture and leaf shape. For the branch
architecture, a manual method and a semi-automatic method with an
electromagnetic digitizer for determining branch curvature have been
selected and employed. The leaf architecture was measured by a manual
method. The leaf shape could be determined by digitizing collected
leaves. After analyzing the obtained data, several models are
parameterized. As a result, the probability of bud growth and the
dimensions and orientation in space of developing shoots can be
estimated for apical and lateral buds. The models differentiate
between main and minor stems, prolongation and lateral shoots, long
and short shoots and, within the lateral shoots, sylleptic and regular
shoots. The starting point here is the estimation of the number of
internodes per shoot which in turn influences other parameters such as
the branch angle and the curvature through the shoot length. Other
factors underlying several models are the age, branch order and the
genotypic influence. Parameters such as foliage and leaf size can
mainly be estimated by the relative height with regard to the absolute tree
height. The leaf shape in turn is determined by contour points whose
coordinates are calculated as a function of the leaf blade length. As
part of the analysis of these models, only slight differences in the
structure between the clones are found. Exceptions are the curvature
and branching angles of the lateral shoots for one of the clones, for
which the models reproduce the observable slender habitus. Significant
differences also occur in the leaf shape which reflect the leaf shapes
of the underlying parent species of the hybrids. The individual model
functions are then implemented into a structural model in the model
platform GroIMP. The resulting model can simulate the development of
the tree structure for each of the three clones in annual
steps. Arbitrarily large stands can be simulated that have
realistically varying tree sizes through stochastic components in the
model.
The interconnection of the two model complexes is realized through the
import of single tree data from the yield model into the structural
model. Two further models are parameterized to determine the number of
internodes from the shoot length as annual height increment of the
yield model for the structural model and to modify the growth of the
minor stems in dependence of the main stem growth. Additionally, the
single tree mortality generated by the yield simulator is incorporated
into the structural model.
Further research will show whether it is possible to improve the yield
model by validation with data from other experiments to include deeper
soil layers here. The structural model could be extended to a complete
functional structural plant model by incorporating a physiology
module. By extending the interconnection to return data from the
structural model to the yield model, the predictive power could be
improved, for example by means of extended possibilities for modeling
the within-stand competition dynamics. | de |
dc.contributor.coReferee | Ammer, Christian Prof. Dr. | |
dc.subject.eng | Populus | de |
dc.subject.eng | Poplar | de |
dc.subject.eng | Short Rotation Coppice | de |
dc.subject.eng | Forest Growth Model | de |
dc.subject.eng | Yield Model | de |
dc.subject.eng | Structural Plant Model | de |
dc.subject.eng | Tree Architecture | de |
dc.subject.eng | Model Interconnection | de |
dc.subject.eng | Branch Architecture | de |
dc.subject.eng | Leaf Morphology | de |
dc.subject.eng | GroIMP | de |
dc.subject.eng | BWinPro | de |
dc.subject.eng | Multi-Scale Approach | de |
dc.identifier.urn | urn:nbn:de:gbv:7-21.11130/00-1735-0000-0005-1364-5-4 | |
dc.affiliation.institute | Fakultät für Forstwissenschaften und Waldökologie | de |
dc.subject.gokfull | Forstwirtschaft (PPN621305413) | de |
dc.identifier.ppn | 1693110512 | |